from django.shortcuts import render
import json
from datetime import datetime, timedelta

def dashboard(request):
    """
    银行放贷指标查询系统仪表盘首页
    """
    # 使用静态模拟数据替代从数据库获取
    
    # 获取企业总数 - 静态数据
    enterprise_count = 5280
    
    # 获取信誉公司数量 - 静态数据
    enterprise_types_count = 15
    
    # 获取高风险企业数量 - 静态数据
    high_risk_count = 328
    
    # 获取涉诉企业数量 - 静态数据
    lawsuit_count = 1256
    
    # 获取企业风险趋势数据 - 静态数据
    # 近三年立案次数趋势
    risk_trend_filing = [850, 1220, 1456]
    # 近三年执行次数趋势
    risk_trend_execution = [620, 850, 1252]
    # 近三年裁判次数趋势
    risk_trend_judgment = [780, 950, 1058]
    
    # 获取企业成立时间分布数据 - 静态数据
    current_year = datetime.now().year
    years_range = 10  # 统计最近10年的数据
    
    establishment_years = [str(current_year - i) for i in range(years_range)][::-1]
    establishment_counts = [320, 480, 520, 680, 720, 580, 490, 450, 520, 520]
    
    # 获取风险指标统计数据 - 静态数据
    risk_indicators = [
        # 立案风险：近3年立案总次数
        3256,
        # 执行风险：近3年被执行总次数
        1852,
        # 裁判风险：近3年被裁判总次数
        2458
    ]
    
    # 获取涉案金额分布数据 - 静态数据
    case_amounts = [
        # 近1年平均涉案金额（万元）
        125.8,
        # 近2年平均涉案金额（万元）
        168.5,
        # 近3年平均涉案金额（万元）
        205.3
    ]
    
    # 将数据转换为JSON格式
    context = {
        'title': '银行放贷指标查询系统',
        'subtitle': '数据分析仪表盘',
        'enterprise_count': enterprise_count,
        'enterprise_types_count': enterprise_types_count,
        'high_risk_count': high_risk_count,
        'lawsuit_count': lawsuit_count,
        'risk_trend_filing': json.dumps(risk_trend_filing),
        'risk_trend_execution': json.dumps(risk_trend_execution),
        'risk_trend_judgment': json.dumps(risk_trend_judgment),
        'establishment_years': json.dumps(establishment_years),
        'establishment_counts': json.dumps(establishment_counts),
        'risk_indicators': json.dumps(risk_indicators),
        'case_amounts': json.dumps(case_amounts)
    }
    
    return render(request, 'dashboard.html', context)